Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế: 5 cách dữ liệu mới định hình lại hoạt động đánh giá tín dụng.

Tóm tắt

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là phương pháp sử dụng các nguồn dữ liệu ngoài hồ sơ tín dụng truyền thống để đánh giá khả năng vay và trả nợ của khách hàng. Thay vì chỉ dựa vào lịch sử vay vốn, trung tâm thông tin tín dụng hoặc giấy tờ chứng minh thu nhập, tổ chức cho vay có thể phân tích thêm giao dịch ngân hàng, thanh toán hóa đơn, dữ liệu viễn thông, hoạt động ví điện tử, thu nhập từ nền tảng số và các tín hiệu hành vi tài chính khác.

Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích với những khách hàng có hồ sơ tín dụng mỏng hoặc chưa từng có lịch sử tín dụng. Đây có thể là người vay lần đầu, lao động tự do, tài xế công nghệ, tiểu thương, hộ kinh doanh hoặc doanh nghiệp nhỏ và vừa. Họ có thể có thu nhập thật và khả năng trả nợ tốt, nhưng lại chưa được phản ánh đầy đủ trong hệ thống tín dụng truyền thống.

Theo World Bank Global Findex Database 2025, vẫn còn 1,3 tỷ người trưởng thành trên toàn cầu chưa có tài khoản tài chính. Điều này cho thấy khoảng trống rất lớn trong khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính chính thức. Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế có thể giúp thu hẹp khoảng trống này bằng cách làm rõ hơn hành vi tài chính thực tế của người vay.

Mục lục

• Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là gì?
• Vì sao chấm điểm tín dụng truyền thống không còn đủ?
• Dữ liệu thay thế giúp đánh giá khả năng trả nợ như thế nào?
• So sánh chấm điểm tín dụng truyền thống và chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế
• 5 cách dữ liệu thay thế định hình lại khả năng vay vốn
• Dữ liệu thay thế mở rộng tài chính toàn diện tại Việt Nam như thế nào?
• Ứng dụng chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế tại Việt Nam
• Những thách thức khi sử dụng dữ liệu thay thế
• Nguyên tắc triển khai chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế
• Tương lai của đánh giá tín dụng tại Việt Nam
• Câu hỏi thường gặp

Giới thiệu

Trong nhiều năm, các quyết định cho vay chủ yếu dựa trên mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống. Ngân hàng, công ty tài chính, fintech và các tổ chức cho vay thường đánh giá khách hàng thông qua dữ liệu từ trung tâm thông tin tín dụng, lịch sử trả nợ, hồ sơ thu nhập và tình trạng các khoản vay hiện có.

Cách tiếp cận này phù hợp với những người đã có lịch sử tín dụng rõ ràng. Tuy nhiên, nó lại chưa đủ để đánh giá đầy đủ những nhóm khách hàng mới tiếp cận tín dụng hoặc chưa được hệ thống tài chính chính thức phục vụ tốt.

Tại Việt Nam, nhiều cá nhân và doanh nghiệp nhỏ vẫn khó được đánh giá chính xác nếu chỉ dựa vào dữ liệu tín dụng truyền thống. Người vay lần đầu, lao động phi chính thức, freelancer, tài xế công nghệ, tiểu thương, hộ kinh doanh và doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể có thu nhập ổn định, dòng tiền đều và thói quen thanh toán tốt. Tuy nhiên, họ lại thiếu lịch sử vay vốn hoặc chưa có đủ dữ liệu trong hồ sơ tín dụng chính thức.

Hoạt động tài chính của những nhóm khách hàng này thường nằm rải rác ở nhiều nơi: tài khoản ngân hàng, ví điện tử, nhà mạng viễn thông, hóa đơn điện nước, nền tảng bán hàng, ứng dụng gọi xe, hồ sơ kinh doanh hoặc các kênh thanh toán số. Những dữ liệu này phản ánh một phần quan trọng trong năng lực tài chính thực tế của khách hàng, nhưng không phải lúc nào cũng xuất hiện trong báo cáo tín dụng truyền thống.

Đó là lý do chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế ngày càng được quan tâm. Khi được sử dụng đúng cách, dữ liệu thay thế giúp tổ chức cho vay nhìn thấy nhiều tín hiệu tài chính hơn, đánh giá khách hàng công bằng hơn và ra quyết định tín dụng sát thực tế hơn.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là gì?

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là phương pháp đánh giá khả năng vay và trả nợ của khách hàng dựa trên các nguồn dữ liệu ngoài hồ sơ tín dụng truyền thống.

Nếu chấm điểm tín dụng truyền thống chủ yếu dựa vào lịch sử vay vốn, dư nợ, tình trạng trả nợ và dữ liệu từ trung tâm thông tin tín dụng, thì chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế mở rộng phạm vi đánh giá sang các tín hiệu tài chính và hành vi khác.

Các tín hiệu này có thể cho biết khách hàng đang quản lý tiền như thế nào, có dòng tiền ổn định hay không, có thanh toán đúng hạn hay không và có đủ năng lực tài chính để đáp ứng nghĩa vụ trả nợ trong tương lai hay không.

Một số nguồn dữ liệu thay thế phổ biến gồm:

• Lịch sử giao dịch tài khoản ngân hàng
• Dữ liệu dòng tiền
• Dữ liệu open banking
• Lịch sử thanh toán hóa đơn điện, nước và dịch vụ tiện ích
• Lịch sử thanh toán tiền thuê nhà
• Dữ liệu viễn thông và thanh toán di động
• Hoạt động ví điện tử và ứng dụng thanh toán
• Thu nhập từ các nền tảng gig
• Dữ liệu hành vi tài chính
• Siêu dữ liệu thiết bị

Khi được thu thập minh bạch, có sự đồng ý của khách hàng và được phân tích bằng mô hình phù hợp, các nguồn dữ liệu này có thể giúp tổ chức cho vay đánh giá rủi ro chính xác hơn, đặc biệt với những khách hàng chưa có nhiều dữ liệu tín dụng truyền thống.

Vì sao chấm điểm tín dụng truyền thống không còn đủ?

Chấm điểm tín dụng truyền thống vẫn giữ vai trò quan trọng trong hoạt động cho vay. Tuy nhiên, mô hình này có một hạn chế lớn: nó phụ thuộc nhiều vào lịch sử tín dụng đã có.

Điều này có nghĩa là những người chưa từng vay, ít vay hoặc chưa từng sử dụng sản phẩm tín dụng chính thức thường bị đánh giá là thiếu dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, thiếu dữ liệu không đồng nghĩa với rủi ro cao. Một khách hàng có thể có thu nhập ổn định, thanh toán hóa đơn đúng hạn và quản lý tài chính tốt, nhưng vẫn bị từ chối vì chưa có đủ lịch sử tín dụng.

Khoảng trống này đặc biệt rõ ở các thị trường mới nổi như Việt Nam, nơi lao động phi chính thức, hộ kinh doanh nhỏ, tiểu thương và người làm việc tự do chiếm tỷ trọng lớn. Nhiều người có hoạt động kinh tế thực tế nhưng không có bảng lương cố định, hợp đồng lao động chính thức hoặc báo cáo tài chính đầy đủ.

Theo World Bank Global Findex Database 2025, dựa trên năm khảo sát 2024, thế giới vẫn còn 1,3 tỷ người trưởng thành chưa có tài khoản tại ngân hàng hoặc tổ chức tài chính được quản lý. Trong số đó, khoảng 900 triệu người sở hữu điện thoại di động. Điều này cho thấy nhiều người chưa có hồ sơ tài chính chính thức vẫn đang tạo ra dữ liệu số thông qua các hoạt động hằng ngày.

Chấm điểm tín dụng truyền thống cũng thường có độ trễ vì dựa nhiều vào dữ liệu lịch sử. Một người từng có lịch sử tín dụng tốt trong quá khứ chưa chắc vẫn còn giữ được tình hình tài chính ổn định ở hiện tại. Ngược lại, một người chưa từng vay vốn vẫn có thể đang tạo ra dòng tiền tốt và có khả năng trả nợ.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế giúp bổ sung góc nhìn hiện tại hơn, linh hoạt hơn và sát với hành vi tài chính thực tế hơn.

Dữ liệu thay thế giúp đánh giá khả năng trả nợ như thế nào?

Dữ liệu thay thế giúp tổ chức cho vay trả lời một câu hỏi quan trọng hơn: khách hàng hiện đang quản lý tài chính như thế nào?

Thay vì chỉ nhìn vào việc khách hàng đã từng vay và trả nợ ra sao, tổ chức cho vay có thể đánh giá thêm dòng tiền, lịch sử thanh toán, mức độ ổn định thu nhập, tần suất giao dịch và hành vi sử dụng các dịch vụ tài chính số.

Ví dụ, một khách hàng thường xuyên thanh toán tiền thuê nhà, hóa đơn điện nước và cước điện thoại đúng hạn đang thể hiện kỷ luật tài chính tốt. Một tài xế công nghệ có thu nhập đều từ nền tảng số cho thấy họ có năng lực tạo dòng tiền. Một hộ kinh doanh có dòng tiền vào ra đều đặn qua tài khoản ngân hàng hoặc ví điện tử cũng có thể được đánh giá tốt hơn so với khi chỉ nhìn vào hồ sơ tín dụng truyền thống.

Dữ liệu thay thế cũng giúp cải thiện khả năng dự báo rủi ro. Khi kết hợp dữ liệu tín dụng truyền thống với dữ liệu thay thế, tổ chức cho vay có thể nhận diện thêm các tín hiệu mà báo cáo tín dụng thông thường không thể hiện. Điều này hỗ trợ quá trình phê duyệt khoản vay, định giá rủi ro và quản lý danh mục tín dụng hiệu quả hơn.

So sánh chấm điểm tín dụng truyền thống và chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế

Chấm điểm tín dụng truyền thống và chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế không loại trừ nhau. Trên thực tế, hai phương pháp này có thể bổ sung cho nhau để tạo ra góc nhìn đầy đủ hơn về khách hàng.

Các mô hình hiệu quả thường kết hợp cả dữ liệu truyền thống và dữ liệu thay thế. Dữ liệu truyền thống cho biết khách hàng đã sử dụng tín dụng như thế nào trong quá khứ, còn dữ liệu thay thế giúp hiểu rõ hơn tình hình tài chính và hành vi hiện tại.

5 cách dữ liệu thay thế định hình lại khả năng vay vốn

Dữ liệu thay thế đang thay đổi cách các tổ chức cho vay đánh giá khả năng vay vốn của khách hàng. Thay vì chỉ nhìn vào lịch sử trả nợ hoặc giấy tờ chứng minh thu nhập, tổ chức cho vay có thể phân tích thêm các tín hiệu tài chính trong đời sống thực.

Dưới đây là 5 cách chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế đang định hình lại hoạt động đánh giá tín dụng.

1. Nhận diện khách hàng có khả năng trả nợ nhưng thiếu lịch sử tín dụng

Một trong những giá trị lớn nhất của dữ liệu thay thế là giúp tổ chức cho vay nhận diện những khách hàng tốt nhưng chưa có đủ dữ liệu tín dụng truyền thống.

Trong mô hình cũ, khách hàng thiếu lịch sử vay vốn thường bị xem là khó đánh giá. Họ có thể bị từ chối hoặc bị xếp vào nhóm rủi ro cao chỉ vì chưa từng vay chính thức. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng phản ánh đúng năng lực tài chính thực tế.

Tại Việt Nam, nhóm khách hàng này có thể bao gồm người vay lần đầu, freelancer, lao động phi chính thức, tài xế công nghệ, tiểu thương, hộ kinh doanh và doanh nghiệp nhỏ và vừa. Nhiều người trong số họ có thu nhập đều, dòng tiền ổn định và thói quen thanh toán tốt, nhưng những tín hiệu này không xuất hiện đầy đủ trong hồ sơ tín dụng.

Dữ liệu thay thế giúp tổ chức cho vay tìm thấy các bằng chứng khác về độ tin cậy tài chính của khách hàng. Ví dụ, lịch sử thanh toán hóa đơn đúng hạn, dòng tiền vào tài khoản đều đặn, thời gian sử dụng thuê bao viễn thông ổn định hoặc hoạt động ví điện tử thường xuyên có thể là những tín hiệu hỗ trợ đánh giá khả năng trả nợ.

Nhờ đó, tổ chức cho vay có thể mở rộng tệp khách hàng mà vẫn kiểm soát được rủi ro.

2. Đánh giá năng lực trả nợ dựa trên dòng tiền thực

Khả năng vay vốn không chỉ phụ thuộc vào việc khách hàng đã từng trả nợ đúng hạn trong quá khứ hay chưa. Một yếu tố quan trọng hơn là khách hàng có tạo ra đủ dòng tiền để trả nợ trong tương lai hay không.

Điều này đặc biệt quan trọng với các nhóm khách hàng không có thu nhập cố định theo kiểu truyền thống. Freelancer, tiểu thương, hộ kinh doanh và doanh nghiệp nhỏ có thể có thu nhập tốt, nhưng thu nhập đó không phải lúc nào cũng được chứng minh bằng bảng lương, hợp đồng lao động hoặc báo cáo tài chính kiểm toán.

Dữ liệu thay thế có thể giúp tổ chức cho vay đánh giá dòng tiền thực tế thông qua các tín hiệu như:

• Tần suất giao dịch
• Dòng tiền vào và ra khỏi tài khoản
• Lịch sử thanh toán hóa đơn
• Hoạt động ví điện tử
• Doanh thu từ nền tảng số
• Hoạt động tài khoản ngân hàng
• Sự ổn định của nguồn thu

Những dữ liệu này giúp tổ chức cho vay hiểu rõ hơn khách hàng có thu nhập đều hay không, chi tiêu có ổn định hay không và có đủ khả năng đáp ứng nghĩa vụ trả nợ hay không.

Nhờ đó, chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế giúp quyết định cho vay gắn hơn với tình hình tài chính hiện tại thay vì chỉ dựa vào hồ sơ trong quá khứ.

3. Bổ sung tín hiệu hành vi vào đánh giá rủi ro tín dụng

Dữ liệu tín dụng truyền thống chủ yếu phản ánh cách khách hàng đã sử dụng và hoàn trả các khoản tín dụng chính thức. Tuy nhiên, nó không phải lúc nào cũng cho thấy đầy đủ cách khách hàng quản lý tiền trong đời sống hằng ngày.

Trong nền kinh tế số, khách hàng có thể nhận thu nhập, thanh toán, mua bán, chuyển tiền và sử dụng dịch vụ tài chính qua nhiều kênh khác nhau. Những hành vi này có thể tạo ra nhiều tín hiệu hữu ích cho hoạt động đánh giá tín dụng.

Dữ liệu thay thế có thể bổ sung các tín hiệu như:

• Mức độ đều đặn trong thanh toán
• Độ ổn định của tài khoản
• Tần suất sử dụng dịch vụ
• Xu hướng chi tiêu
• Khả năng duy trì số dư
• Lịch sử thanh toán đúng hạn
• Sự ổn định của dòng tiền

Khi được phân tích một cách có trách nhiệm, các tín hiệu này giúp đội ngũ quản trị rủi ro hiểu rõ hơn về kỷ luật tài chính và mức độ đáng tin cậy của khách hàng.

Nói cách khác, chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế giúp tổ chức cho vay không chỉ hỏi “khách hàng này đã từng vay chưa?”, mà còn đánh giá “khách hàng này đang quản lý tiền như thế nào ở hiện tại?”.

4. Giảm tình trạng từ chối nhầm và phê duyệt nhầm

Một hạn chế lớn của mô hình chấm điểm truyền thống là có thể từ chối nhầm những khách hàng tốt chỉ vì họ không có đủ lịch sử tín dụng. Đây là tình trạng thường gặp ở khách hàng có hồ sơ tín dụng mỏng hoặc chưa từng có hồ sơ tín dụng.

Ở chiều ngược lại, mô hình truyền thống cũng có thể phê duyệt nhầm khách hàng rủi ro nếu chỉ dựa vào lịch sử tín dụng tốt trong quá khứ. Một người từng trả nợ tốt không có nghĩa là hiện tại họ vẫn có dòng tiền ổn định. Thu nhập, hành vi chi tiêu hoặc sức khỏe tài chính của họ có thể đã thay đổi.

Dữ liệu thay thế giúp giảm cả hai sai lệch này.

Với khách hàng thiếu lịch sử tín dụng, dữ liệu giao dịch, thanh toán và hoạt động số có thể cung cấp thêm bằng chứng về khả năng trả nợ. Với khách hàng đã có hồ sơ tín dụng, dữ liệu thay thế cập nhật hơn có thể giúp phát hiện sớm thay đổi trong dòng tiền, mức độ ổn định tài chính hoặc hành vi rủi ro.

Nhờ đó, tổ chức cho vay có thể đưa ra quyết định cân bằng hơn: ít bỏ sót khách hàng tốt và hạn chế phê duyệt khách hàng rủi ro dựa trên dữ liệu đã lỗi thời.

5. Cá nhân hóa hạn mức, kỳ hạn và điều kiện tín dụng

Khi có thêm dữ liệu về dòng tiền, thu nhập, hành vi chi tiêu, lịch sử thanh toán và mức độ ổn định tài chính, tổ chức cho vay có thể thiết kế quyết định tín dụng phù hợp hơn với từng khách hàng.

Dữ liệu thay thế có thể hỗ trợ cá nhân hóa:

• Hạn mức vay
• Kỳ hạn trả nợ
• Tần suất thanh toán
• Lãi suất theo rủi ro
• Điều kiện sản phẩm
• Chính sách phê duyệt

Ví dụ, hai khách hàng cùng chưa có nhiều lịch sử tín dụng có thể có mức độ rủi ro rất khác nhau. Một người có dòng tiền đều, thanh toán đúng hạn và thu nhập ổn định sẽ khác với một người có dòng tiền thất thường và hành vi thanh toán không ổn định.

Nếu chỉ dựa vào dữ liệu truyền thống, hai khách hàng này có thể bị đánh giá gần giống nhau. Nhưng với dữ liệu thay thế, tổ chức cho vay có thể phân biệt rủi ro tốt hơn và đưa ra điều kiện tín dụng phù hợp hơn.

Ở cấp độ chiến lược, chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế giúp hoạt động cho vay chuyển từ cách đánh giá cứng nhắc sang cách đánh giá linh hoạt, cập nhật và cá nhân hóa hơn.

Dữ liệu thay thế mở rộng tài chính toàn diện tại Việt Nam như thế nào?

Tài chính toàn diện là một trong những lý do quan trọng khiến chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế ngày càng được quan tâm. Ở nhiều thị trường, người dân không bị loại khỏi tín dụng chính thức vì họ không có khả năng trả nợ, mà vì hệ thống tài chính không có đủ dữ liệu để đánh giá họ.

Bằng cách phân tích các tín hiệu tài chính trong đời sống hằng ngày, tổ chức cho vay có thể nhận diện những hành vi tích cực mà hồ sơ tín dụng truyền thống bỏ qua. Điều này giúp nhiều người trở nên rõ ràng hơn trong mắt hệ thống tài chính.

Đối với tổ chức cho vay, đây là cơ hội tiếp cận các nhóm khách hàng mới. Đối với người vay, đây là cơ hội xây dựng danh tính tài chính, tiếp cận tín dụng chính thức và tham gia sâu hơn vào nền kinh tế.

Tại Việt Nam, nơi lao động phi chính thức, thu nhập tiền mặt, tiểu thương và hộ kinh doanh nhỏ vẫn phổ biến, dữ liệu thay thế có thể đóng vai trò quan trọng trong việc đưa người vay lần đầu vào hệ thống tín dụng chính thức.

Ứng dụng chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế tại Việt Nam

Việt Nam là một thị trường phù hợp để ứng dụng chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế. Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam, hay CIC, hoạt động dưới sự quản lý của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và bao phủ các khách hàng đã có quan hệ tín dụng chính thức. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều người tiêu dùng và doanh nghiệp nhỏ thuộc nhóm hồ sơ tín dụng mỏng.

Trong khi đó, sự phát triển của ví điện tử, thanh toán QR, ngân hàng số và dữ liệu viễn thông đang tạo ra nhiều tín hiệu thay thế có giá trị. Những dữ liệu này có thể giúp tổ chức cho vay hiểu rõ hơn hành vi tài chính của khách hàng ngoài phạm vi hồ sơ tín dụng truyền thống.

DataCore đã triển khai dịch vụ Telco Alternative Credit Score, chuyển đổi dữ liệu mạng viễn thông có sự đồng ý từ MobiFone và VNPT thành điểm đánh giá tín dụng sẵn sàng sử dụng cho các tổ chức cho vay.

Khoảng trống dữ liệu không chỉ xuất hiện trong cho vay tiêu dùng mà còn ảnh hưởng đến cho vay doanh nghiệp. Doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam thường gặp khó khăn khi tiếp cận tín dụng ngân hàng vì dữ liệu tài chính và hoạt động bị phân mảnh giữa nhiều hệ thống đăng ký, hồ sơ và báo cáo khác nhau.

Dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc, chẳng hạn như Company Intelligence Service của DataCore, có thể cung cấp các tín hiệu đã được xác minh về đăng ký kinh doanh, sở hữu và hoạt động. Những dữ liệu này đóng vai trò tương tự dữ liệu thay thế trong quyết định tín dụng dành cho doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Trong cho vay tiêu dùng, chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế cũng thường được kết hợp với xác minh danh tính số. Các công cụ như eKYC Service của DataCore giúp xác minh khách hàng trước khi điểm tín dụng được tính toán, từ đó hỗ trợ quy trình thẩm định an toàn hơn.

Yếu tố pháp lý cũng rất quan trọng. Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân của Việt Nam, Luật số 91/2025/QH15, hay PDPL, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2026 và thay thế Nghị định 13/2023/NĐ-CP. Vì vậy, bất kỳ chương trình chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế nào tại Việt Nam cũng cần được xây dựng dựa trên sự đồng ý rõ ràng của khách hàng, giới hạn mục đích sử dụng dữ liệu và đánh giá tác động theo quy định.

Những thách thức khi sử dụng dữ liệu thay thế

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đi kèm một số thách thức mà tổ chức cho vay cần kiểm soát.

Chất lượng dữ liệu

Dữ liệu thay thế có thể khác nhau về độ chính xác, định dạng, mức độ đầy đủ và độ tin cậy. Tổ chức cho vay cần đảm bảo dữ liệu được sử dụng là dữ liệu cập nhật, nhất quán và phù hợp với mục đích đánh giá tín dụng.

Quyền riêng tư và sự đồng ý

Dữ liệu thay thế có thể bao gồm thông tin cá nhân hoặc thông tin liên quan đến hành vi của khách hàng. Vì vậy, tổ chức cho vay cần minh bạch về loại dữ liệu được thu thập, mục đích sử dụng và cách dữ liệu được xử lý. Sự đồng ý của khách hàng là điều kiện bắt buộc.

Tuân thủ quy định

Các quyết định tín dụng phải tuân thủ quy định về cho vay, bảo vệ dữ liệu cá nhân và bảo vệ người tiêu dùng. Tại Việt Nam, điều này đồng nghĩa với việc tuân thủ PDPL. Ở các thị trường khác, các khuôn khổ như GDPR cũng có thể được áp dụng.

Khả năng giải thích

Tổ chức cho vay cần có khả năng giải thích vì sao một hồ sơ được phê duyệt hoặc bị từ chối. Khả năng giải thích là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin, đáp ứng yêu cầu tuân thủ và đảm bảo cho vay có trách nhiệm.

Thiên lệch và công bằng

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế nên giúp giảm tình trạng bị loại trừ khỏi tín dụng, không tạo ra các hình thức thiên lệch mới. Vì vậy, tổ chức cho vay cần thường xuyên kiểm thử, giám sát và hiệu chỉnh mô hình để đảm bảo kết quả công bằng giữa các nhóm khách hàng khác nhau.

Nguyên tắc triển khai chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế

Để triển khai chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế hiệu quả, tổ chức cho vay cần có cách tiếp cận rõ ràng và có kiểm soát.

Trước tiên, cần xác định mục tiêu cụ thể. Ví dụ, tổ chức cho vay có thể muốn tăng tỷ lệ phê duyệt, phục vụ khách hàng có hồ sơ tín dụng mỏng, giảm tỷ lệ nợ xấu hoặc cải thiện khả năng phát hiện gian lận.

Thứ hai, cần lựa chọn nguồn dữ liệu và đối tác công nghệ đáng tin cậy. Chất lượng dữ liệu, tuân thủ pháp lý, bảo mật và khả năng mở rộng nên là các tiêu chí đánh giá quan trọng.

Thứ ba, nên kết hợp dữ liệu thay thế với dữ liệu tín dụng truyền thống khi có thể. Các mô hình mạnh nhất thường không chỉ dựa vào một nguồn dữ liệu duy nhất, mà kết hợp nhiều lớp dữ liệu để đưa ra đánh giá toàn diện hơn.

Thứ tư, cần đảm bảo mô hình có thể giải thích được. Đội ngũ rủi ro, cơ quan quản lý và khách hàng đều cần hiểu các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định tín dụng.

Cuối cùng, cần theo dõi và đánh giá mô hình thường xuyên. Hành vi tài chính của khách hàng thay đổi theo thời gian, vì vậy mô hình chấm điểm cũng cần được rà soát, kiểm định và cải thiện liên tục.

Tương lai của chấm điểm tín dụng tại Việt Nam

Tương lai của chấm điểm tín dụng tại Việt Nam sẽ ngày càng dựa trên dữ liệu, cập nhật hơn và bao trùm hơn. Dữ liệu tín dụng truyền thống vẫn sẽ giữ vai trò quan trọng, nhưng các tổ chức cho vay sẽ ngày càng kết hợp thêm dữ liệu thay thế để hiểu rõ hơn tình hình tài chính hiện tại của người vay.

Thay vì chỉ dựa vào lịch sử trả nợ trong quá khứ, tổ chức cho vay có thể đánh giá thêm dòng tiền, hành vi thanh toán, độ ổn định thu nhập, giao dịch số, tín hiệu viễn thông, hoạt động ví điện tử và dữ liệu kinh doanh.

Điều này giúp người tiêu dùng có hồ sơ tín dụng mỏng, lao động nền tảng, lao động phi chính thức, tiểu thương, hộ kinh doanh và doanh nghiệp nhỏ và vừa dễ tiếp cận hơn với hệ thống tài chính chính thức.

Để xu hướng này phát triển bền vững, việc sử dụng dữ liệu thay thế cần được xây dựng trên nền tảng đồng ý rõ ràng, bảo vệ dữ liệu cá nhân, khả năng giải thích và giám sát mô hình thường xuyên.

Những tổ chức cho vay áp dụng chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế một cách có trách nhiệm sẽ có lợi thế trong quản trị rủi ro, phục vụ khách hàng hiện đại và mở rộng khả năng tiếp cận tài chính tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp về chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là gì?

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế là phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các dữ liệu ngoài hồ sơ tín dụng truyền thống, chẳng hạn như giao dịch ngân hàng, thanh toán hóa đơn, dữ liệu viễn thông, ví điện tử và thu nhập từ nền tảng số.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế có chính xác không?

Phương pháp này có thể cải thiện khả năng dự báo rủi ro khi được kết hợp với dữ liệu tín dụng truyền thống, đặc biệt với khách hàng có hồ sơ tín dụng mỏng. Tuy nhiên, mô hình cần được kiểm định thường xuyên, theo dõi hiệu quả và giám sát tính công bằng.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế có hợp pháp tại Việt Nam không?

Có, nếu chương trình tuân thủ Luật Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân của Việt Nam, tức Luật số 91/2025/QH15, có hiệu lực từ ngày 1 tháng 1 năm 2026. Việc triển khai cần có sự đồng ý rõ ràng của khách hàng, giới hạn mục đích sử dụng dữ liệu và đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế sử dụng những loại dữ liệu nào?

Các nguồn dữ liệu phổ biến gồm giao dịch tài khoản ngân hàng, dữ liệu dòng tiền, open banking, thanh toán điện nước, tiền thuê nhà, dữ liệu viễn thông, nạp tiền di động, ví điện tử, ứng dụng thanh toán, thu nhập từ nền tảng gig và các tín hiệu hành vi phù hợp.

Tổ chức cho vay có thể lấy điểm tín dụng từ dữ liệu viễn thông tại Việt Nam ở đâu?

DataCore cung cấp dịch vụ Telco Alternative Credit Score dựa trên các tín hiệu mạng có sự đồng ý từ MobiFone và VNPT. Dịch vụ được cung cấp qua API cùng với Company Intelligence Service và eKYC Service. Liên hệ contact@datacore.vn để được cấp quyền truy cập.

Kết luận

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu thay thế đang thay đổi cách tổ chức cho vay đánh giá khả năng vay và trả nợ của khách hàng. Bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu ngoài hồ sơ tín dụng truyền thống, tổ chức cho vay có thể hiểu rõ hơn cách khách hàng quản lý tài chính ở hiện tại.

Đối với tổ chức cho vay, đây là cơ hội mở rộng tệp khách hàng nhưng vẫn kiểm soát rủi ro. Đối với người vay, đặc biệt là những người thiếu lịch sử tín dụng, đây là cơ hội tiếp cận các sản phẩm tài chính chính thức một cách công bằng hơn.

Khả năng vay vốn không còn chỉ được nhìn qua dữ liệu quá khứ. Với dữ liệu thay thế, tổ chức cho vay có thể đánh giá khách hàng dựa trên dòng tiền thực, hành vi tài chính gần thời gian thực và mức độ ổn định trong đời sống tài chính.

Những tổ chức cho vay xây dựng năng lực này từ sớm, với sự đồng ý của khách hàng, bảo vệ dữ liệu và khả năng giải thích làm nền tảng, sẽ có lợi thế trong việc đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của cơ quan quản lý và khách hàng.

Nguồn tham khảo

• World Bank - The Global Findex Database 2025, July 2025
• Tilleke and Gibbins - Vietnam's New Personal Data Protection Law: A Closer Look, 2025
• Vietnam Briefing - Vietnam Law on Personal Data Protection: Overview, 2026